Comparison of Diffusion-Weighted MRI Using Single-Shot Echo-Planar Imaging and Split Acquisition of Fast Spin-Echo Signal Imaging, a Non-EPI Technique, in Tumors of the Head and Neck
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT BACKGROUND AND PURPOSE: Diffusion-weighted imaging (DWI) using single-shot echo planar imaging (DW-EPI) is susceptible to distortions around air-filled cavities and dental fillings, typical for the head and neck area. Non-EPI, Split acquisition of fast spin echo signals for diffusion imaging (DWSPLICE) could reduce these distortions and enhance image quality, thereby potentially improving recurrence assessment in squamous cell carcinoma (SCC) of the head and neck region. This study evaluated whether DW-SPLICE is a viable alternative to DW-EPI through quantitative and qualitative analyses. MATERIALS AND METHODS: The DW-SPLICE sequence was incorporated into the standard 3.0T head and neck MRI protocol with DW-EPI. Retrospective analysis was conducted on two subgroups: firstly benign or malignant lesions, and secondly post-treatment SCC recurrence. In both subgroups Image quality and distortion were scored by two independent radiologists, blinded for DW-technique, and evaluated using mixed-effect linear models. Lesion apparent diffusion coefficient (ADC) values were assessed with inter-class correlation (ICC) and Bland-Altman analyses. DWI’s delineation geometric similarity to T1-weighted post-contrast (T1Wc) MRI was evaluated using the Dice Similarity Coefficient (DSC) before and after registration. Recurrence in post-treatment SCC scans was evaluated by the same two radiologists blinded for DW-technique. Recurrence detection rates were then compared between DW-SPLICE and DW-EPI using mixed logistic regression at six months and at one-year post-scan follow-up data. RESULTS: From August 2020 to January 2022, 55 benign or malignant lesion scans (55 patients) and 74 post-treatment SCC scans (66 patients) were analyzed. DW-SPLICE scored better on image quality and showed less overall distortion than DW-EPI (0.04 CONCLUSIONS: DW-SPLICE surpasses DW-EPI on image distortion and quality and improves diagnostic reliability for detecting recurrent or residual SCC on 3T MRI of the HN. Consistent use of one method for follow-up is advised, as ADC values are not completely interchangeable. Integrating DW-SPLICE can significantly improve tumor assessments in clinical practice. ABBREVIATIONS: ANTs = Advanced Normalization Tools; DSC = Dice Similarity Coefficient; DW-EPI = Diffusion-weighted single-shot echo planar imaging; DW-MS-EPI = Diffusion-weighted multi-shot echo planar imaging; DW-SPLICE = Diffusion-weighted split acquisition of fast spin echo signals for diffusion imaging; DW-TSE = Diffusion-weighted Turbo Spin Echo; ICC = Intraclass Correlation Coefficient; ROC = Receiver Operating Characteristic; SCC = Squamous cell carcinoma; T1WIc = T1 weighted imaging with gadolinium contrast.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».